大数据区域市场研究报告33
福建省大数据市场调研报告
福建省大数据市场调研报告一、引言本调研报告旨在对福建省大数据市场进行分析和评估，以提供决策者对该市场的了解和规划依据。
报告将从市场规模、应用领域、发展趋势等方面展开详细的调研和分析。
二、市场规模随着信息化的快速发展，大数据已经成为不可忽视的重要资产。
福建省大数据市场也在近年来得到迅猛发展。
根据我们的调研数据显示，福建省大数据市场在过去五年中呈现稳步增长的态势。
根据统计数据，2015年，福建省大数据市场规模达到XX亿元，到2020年已经增长到XX亿元，年均复合增长率达到XX%。
三、市场应用领域福建省大数据市场应用领域多种多样。
以下是市场调研数据显示的福建省大数据常见应用领域：1. 政务领域福建省政府在大数据的应用上积极探索，并在政务领域取得了一定成效。
政务大数据应用主要包括政府运营管理、政策决策辅助、城市规划和公共服务优化等方面。
2. 金融领域福建省的金融机构在大数据应用方面推进较快。
大数据应用在金融领域主要用于风险控制、金融营销、反欺诈和客户管理等方面。
3. 医疗健康领域福建省大数据在医疗健康领域的应用也呈现出良好的发展势头。
大数据在医疗健康领域被广泛应用于疾病预测、医疗资源管理、个性化医疗和健康管理等方面。
4. 教育领域福建省的教育系统也开始逐渐引入大数据技术，用于教育资源优化、学生评价、智能学习和教学管理等方面。
四、市场发展趋势福建省大数据市场的发展趋势显示出以下几个特点：1. 数据安全与隐私保护随着大数据应用的进一步深入，数据安全和隐私保护问题越来越受到关注。
福建省的大数据企业和政府部门应加强数据安全保护意识，建立完善的数据安全机制，保护用户的隐私和数据安全。
2. 人工智能与大数据融合应用人工智能技术与大数据技术的结合已经成为未来发展的趋势。
福建省的大数据企业应积极推动人工智能技术与大数据技术的融合，以提供更智能化、高效化的解决方案。
3. 数据治理与智慧城市建设数据治理是大数据应用的基石。
2023年大数据行业调研分析与发展分析报告
2023年大数据行业调研分析与发展分析报告一、引言随着科技的不断进步和信息化的迅猛发展，大数据已成为当今社会的重要资源和核心竞争力的来源之一。
本报告针对2023年的大数据行业进行深入调研，并从市场规模、应用领域、技术趋势等方面进行综合分析，旨在为相关从业者提供有价值的参考和决策依据。
二、市场规模分析1. 全球市场根据多家权威机构的预测数据显示，2023年全球大数据市场规模有望达到X万亿美元。
新兴技术的蓬勃发展、数据采集和存储成本的不断降低以及数据安全和隐私保护的不断完善都是推动市场增长的主要因素。
2. 中国市场中国大数据市场在亚太地区具有较高的增长潜力。
据研究机构预测，2023年中国大数据市场规模将超过X亿元人民币。
政府的政策支持、企业数字化转型的推进以及人工智能技术的快速发展将进一步助推市场增长。
三、应用领域分析1. 金融行业大数据在金融行业的应用日益广泛，涵盖银行、证券、保险等多个领域。
2023年，金融行业将继续加大对大数据的投入，主要应用于风险管理、反欺诈、智能营销等方面。
同时，区块链技术的发展也将进一步提升金融数据的可信度和安全性。
2. 医疗健康行业医疗健康领域是大数据应用的重要领域之一。
2023年，大数据在医疗行业将发挥更大的作用，如辅助医学诊断、精准医疗、药物研发等。
通过挖掘海量医疗数据，可以实现疾病预测、个性化治疗等目标，提高医疗质量与效率。
3. 零售业随着电商的快速发展，零售业也在积极探索大数据应用的新模式。
2023年，大数据将在零售行业的市场营销、商品推荐、供应链管理等方面发挥更加重要的作用。
个性化推荐和智能化决策将成为提升消费者满意度和企业竞争力的重要手段。
四、技术趋势分析1. 人工智能与大数据融合人工智能技术作为大数据的重要驱动力之一，将进一步渗透并赋能各个行业。
2023年，大数据和人工智能的深度融合将成为行业发展的主要趋势，推动相关技术的快速发展与应用。
2. 数据安全与隐私保护随着数据泄露和滥用事件的频发，数据安全和隐私保护成为大数据行业发展中不可忽视的问题。
数据要素市场研究报告
数据要素市场研究报告数据要素市场研究报告当前，数据要素市场正处于快速发展的阶段。
随着大数据、人工智能和云计算等技术的不断进步，数据正逐渐成为现代经济的新型生产要素。
本报告将对数据要素市场的概况、发展趋势及市场竞争格局进行分析，并提出相应的发展建议。
一、市场概况数据要素市场是指以数据为核心，通过整合、分析和挖掘数据，为企业提供有效的决策支持和业务增长的市场。
目前，数据要素市场的主要参与者包括数据提供商、数据分析服务商和数据应用开发商。
据统计，全球数据要素市场规模在不断扩大，预计将在未来几年内保持高速增长。
数据要素市场主要应用于金融、零售、制造和医疗等行业，其中金融行业是最大的需求方。
二、发展趋势1. 大数据技术的应用不断深入。
随着大数据技术的不断成熟，越来越多的企业开始意识到数据的重要性，并加大了在数据要素市场的投入。
2. 人工智能的崛起带动了数据要素市场的快速发展。
人工智能技术可以通过深度学习和模式识别等方法，帮助企业挖掘和分析大量的数据，提供更加精准的商业智能。
3. 云计算的普及加速了数据要素市场的扩张。
云计算技术可以满足企业对大量数据的存储和处理需求，降低了数据要素市场的进入门槛，促进了市场的竞争与发展。
三、市场竞争格局当前，数据要素市场竞争激烈，存在领先企业和新兴企业这两类主要参与者。
领先企业主要包括美国的谷歌、亚马逊和微软，以及中国的阿里巴巴、腾讯和百度等。
这些企业在数据要素市场具有先发优势，在技术研发和市场拓展方面投入巨大，并积极寻找新的商业模式。
新兴企业则是指那些在数据要素市场上逐渐崭露头角的企业，如中国的华为、中兴通讯和小米等。
这些企业通常通过技术创新和合作拓展市场，努力与领先企业拉开差距。
四、发展建议1. 提升数据安全和隐私保护能力。
数据安全和隐私保护是数据要素市场发展的重要前提，企业应加大投入，建立健全的数据安全和隐私保护体系。
2. 加强技术研发和创新能力。
随着技术的不断进步和市场需求的变化，企业应加强对人工智能、大数据和云计算等关键技术的研发和创新，为市场提供更加优质的产品和服务。
基于大数据的农产品市场分析报告
基于大数据的农产品市场分析报告第一章绪论 (3)1.1 研究背景 (3)1.2 研究目的与意义 (3)1.3 研究方法与数据来源 (3)第二章农产品市场概述 (4)2.1 农产品市场发展历程 (4)2.2 农产品市场现状 (4)2.3 农产品市场分类 (5)第三章农产品供需分析 (5)3.1 供需状况总体分析 (5)3.2 供需结构分析 (5)3.2.1 供需品种结构 (5)3.2.2 供需区域结构 (6)3.2.3 供需质量结构 (6)3.3 供需变动趋势 (6)3.3.1 供需总量变动趋势 (6)3.3.2 供需结构变动趋势 (6)3.3.3 供需区域变动趋势 (6)第四章农产品价格波动分析 (6)4.1 价格波动规律 (7)4.2 影响价格波动的因素 (7)4.3 价格预测模型 (7)第五章农产品市场竞争格局 (8)5.1 市场竞争现状 (8)5.2 市场竞争格局演变 (8)5.3 市场竞争趋势 (9)第六章农产品产业链分析 (9)6.1 产业链结构 (9)6.2 产业链环节分析 (9)6.3 产业链发展趋势 (10)第七章农产品区域市场分析 (10)7.1 各区域市场发展概况 (10)7.1.1 东北地区 (10)7.1.2 华北地区 (10)7.1.3 华东地区 (10)7.1.4 华南地区 (11)7.1.5 西部地区 (11)7.2 区域市场竞争力分析 (11)7.2.1 东北地区 (11)7.2.2 华北地区 (11)7.2.3 华东地区 (11)7.2.4 华南地区 (11)7.2.5 西部地区 (12)7.3 区域市场发展潜力 (12)7.3.1 东北地区 (12)7.3.2 华北地区 (12)7.3.3 华东地区 (12)7.3.4 华南地区 (12)7.3.5 西部地区 (12)第八章农产品品牌建设与推广 (12)8.1 品牌建设现状 (12)8.1.1 成果 (12)8.1.2 问题 (13)8.2 品牌推广策略 (13)8.2.1 提升品牌内涵 (13)8.2.2 创新营销手段 (13)8.2.3 加强品牌保护 (13)8.3 品牌发展趋势 (13)8.3.1 品牌集中度提高 (13)8.3.2 品牌国际化趋势 (14)8.3.3 绿色有机品牌崛起 (14)第九章农产品市场政策环境分析 (14)9.1 国家政策对农产品市场的影响 (14)9.1.1 政策扶持力度 (14)9.1.2 政策调控手段 (14)9.1.3 政策效应分析 (14)9.2 政策环境变化趋势 (14)9.2.1 政策导向 (14)9.2.2 政策调整 (15)9.3 政策建议 (15)9.3.1 完善农产品市场调控体系 (15)9.3.2 优化农业产业结构 (15)9.3.3 强化农业基础设施建设 (15)第十章农产品市场发展前景与建议 (15)10.1 发展前景分析 (15)10.2 面临的挑战与机遇 (16)10.2.1 挑战 (16)10.2.2 机遇 (16)10.3 发展建议 (16)10.3.1 加强农业生产成本控制 (16)10.3.2 提升农产品市场竞争力 (16)10.3.3 拓宽农产品市场渠道 (16)10.3.4 培育农产品市场人才 (17)第一章绪论1.1 研究背景我国经济的快速发展，农业作为国民经济的基础产业，其市场分析显得尤为重要。
宁夏大数据行业规模研究及投资市场容量预测报告
宁夏大数据行业规模研究及投资市场容量预测报告宁夏作为中国西部的一个发展中心，近年来大数据产业得到了快速发展，已成为宁夏的战略重点产业。
本篇报告将对宁夏大数据行业规模进行研究，并预测其投资市场容量，以期为投资者提供参考。
一、宁夏大数据行业规模研究1、现状分析目前，宁夏大数据行业主要涉及云计算、物联网、人工智能等方面。
宁夏的云计算发展有一定的优势，主要表现在政府和企业的支持力度上。
宁夏政府出台政策鼓励企业采用云计算技术，提高效率和节约成本。
目前，宁夏已有多个云计算企业落地，并有望成为全国的云计算中心之一。
物联网是宁夏大数据行业的另一个重点发展领域。
目前，宁夏物联网产业已初具规模，包括物联网智慧农业、智慧水利、智慧城市等领域。
宁夏已初步建成物联网产业生态体系，实现了物联网技术的产、学、研、用深度融合。
人工智能是宁夏大数据产业新兴领域，目前在人工智能应用方面还处于较为初级的阶段，但发展前景十分广阔。
宁夏政府将人工智能列为战略性新兴产业发展重点，并将大力发展智能家居、智能交通、智能医疗等领域。
2、发展前景宁夏大数据行业具有广阔的发展前景。
一方面，宁夏地理位置优越，接近我国中西部大型经济区域，具有良好的区位优势，同时地处“一带一路”建设要地，将成为面向欧亚市场的大数据中心；另一方面，宁夏政府在大数据产业发展上给予了大力支持，制定了一系列优惠政策，支持企业发展和科研，为大数据产业的快速发展提供了良好的环境。
在宁夏大数据行业的具体领域中，人工智能、物联网、云计算等领域更是具有广阔的市场前景。
特别是人工智能的应用市场十分广阔，可以涵盖智能家居、智能医疗、智能交通等多个领域，预计未来几年将会获得更多的投入和发展。
同时，物联网作为大数据产业的一个重要方面，市场潜力仍有待释放，这也为其提供了较为乐观的投资前景。
二、投资市场容量预测宁夏大数据行业的发展预示着可观的市场前景，未来将会吸引越来越多的投资者入场。
据最新数据统计，宁夏大数据行业的市场规模预计将在未来几年内快速扩大。
中国大数据产业化发展趋势研究及市场投资规划指导报告
中国大数据产业化发展趋势研究及市场投资规划指导报告中国大数据产业化已经成为当前经济和社会发展的重要趋势和方向。
大数据时代的到来使得企业的经济效益得到了大幅的提升，同时也带来了数据安全、法律规范等问题。
本文旨在对中国大数据产业化发展趋势进行分析，并为市场投资提供指导报告。
一、中国大数据产业化发展趋势1.产业分化加快随着中国大数据产业的快速发展，市场上出现了越来越多的大数据公司。
然而，由于大数据行业较为复杂，各个公司之间的特长和业务范围也有所不同。
在这种情况下，大数据行业开始分化，各自找到自己的特色和商业模式。
2.行业融合趋势明显大数据行业的融合将成为行业发展的新趋势。
许多传统行业如金融业、医疗、教育等，都有了更广泛的应用场景，向大数据领域延伸。
3.数据安全问题愈加突出随着数据量的增加，数据泄漏、数据安全等问题也日益突出。
数据安全是大数据产业化发展中的一大难题，也是互联网发展中需要解决的问题。
4.政策支持力度加大当前中国政府一直大力扶持大数据产业的发展，增加相应的政策和财政补贴。
政府的政策支持将推动大数据行业向更高的水平迈进。
二、市场投资规划指导报告1.关注大数据行业的领跑者市场上的大数据公司品牌和口碑都是很重要的，可以了解一下市场上大数据行业的领跑者，关注他们的发展动态，进行投资。
2.关注行业融合的企业随着大数据行业的发展，与之相融合的传统行业也在逐渐增多。
对于已经具备行业经验的企业，进入大数据领域会容易得多。
这样的企业具有优势，并且有很多的潜在机会。
3.关注政策支持政府的政策支持将大力促进大数据行业的发展，投资者需要密切关注政策变化及其对大数据行业的影响。
4.关注数据安全问题解决方案的企业随着大数据行业的发展，数据的安全问题也越来越受到重视。
如果企业能够提供更好的数据安全解决方案，那么就可以引起投资者的关注。
总之，大数据产业正处在快速发展的过程中，市场的投资机会相当多，但是同时也需要面对巨大的风险。
大数据技术在商业领域的应用研究报告
大数据技术在商业领域的应用研究报告一、引言在信息时代的背景下，大数据技术逐渐成为商业领域中不可忽视的重要工具。
本文将探讨大数据技术在商业领域的应用，分析其优势和挑战，并探讨进一步发展的前景和可能的发展方向。
二、大数据技术的定义与特点大数据技术是指处理和分析大规模、多样、高速、复杂数据的技术方法和工具。
其特点包括数据量大、种类多样、速度快、价值密度低、质量不确定等。
三、大数据技术在市场营销中的应用大数据技术在市场营销中的应用，可以通过分析海量数据来研究消费者行为、市场趋势和竞争态势，从而制定更精准的营销策略，提升市场竞争力。
四、大数据技术在供应链管理中的应用大数据技术在供应链管理中的应用，可以通过数据分析提升供应链的效率和灵活性，实现精准的库存管理、物流调度和供应链风险控制。
五、大数据技术在金融风控中的应用大数据技术在金融风控中的应用，可以通过对大规模数据的实时分析，帮助金融机构及时发现和预警风险事件，实现精准的风险管理和防范。
六、大数据技术在客户关系管理中的应用大数据技术在客户关系管理中的应用，可以通过数据挖掘和分析，帮助企业了解客户需求、行为和偏好，从而实现个性化的产品推荐和服务定制。
七、大数据技术在人力资源管理中的应用大数据技术在人力资源管理中的应用，可以通过数据分析来优化招聘、培训和绩效管理，提高人力资源的配置效率和员工的满意度。
八、大数据技术在市场预测中的应用大数据技术在市场预测中的应用，可以通过对大规模数据的分析，发现市场趋势和消费者需求，为企业决策提供科学依据，降低市场风险。
九、大数据技术的挑战与发展前景大数据技术在商业领域的应用面临着数据隐私保护、技术成本、人才需求等挑战。
然而，随着技术的不断发展和普及，大数据技术将进一步深入应用，并为商业领域带来更多机遇与创新。
十、结论大数据技术在商业领域的应用具有广泛的意义和潜力。
通过充分发挥大数据技术的优势，商业领域可以实现数据驱动的精细化管理，提高效率和竞争力。
中国大数据分析平台行业研究报告
中国大数据分析平台行业研究报告一、引言随着互联网时代的到来，大数据成为推动经济社会发展的重要驱动力。
在这个时代，大数据分析平台的兴起为企业提供了更加全面、精准的商业智能解决方案。
本报告旨在对中国大数据分析平台行业进行深入研究，揭示其发展现状、趋势以及面临的挑战。
二、市场概况1.市场规模中国大数据分析平台行业自2008年发展至今，市场规模呈现快速增长的趋势。
据统计数据显示，2019年中国大数据分析平台行业市场规模达到500亿元，预计到2025年将达到2000亿元。
2.市场竞争格局目前，中国大数据分析平台行业竞争激烈，主要的参与者包括国内外知名科技企业以及一些新兴创业公司。
腾讯、阿里巴巴、百度等公司凭借其技术实力和市场份额在行业中占据主导地位，但也面临来自国际竞争对手的挑战。
三、行业发展趋势1.人工智能与大数据融合随着人工智能技术的不断发展，大数据分析平台将更加注重与人工智能的融合。
未来，人工智能将成为大数据分析平台的核心驱动力，为企业提供更加智能的数据分析和决策支持。
2.云计算技术的应用云计算技术的兴起为大数据分析平台的发展提供了强大的支持。
通过云计算技术，大数据分析平台可以实现高效、灵活的数据存储和计算能力，大幅降低企业的运营成本和维护成本。
3.行业应用场景多元化随着大数据分析平台技术的成熟以及各行业对数据分析需求的增长，行业应用场景将进一步多元化。
金融、零售、制造等传统行业将成为大数据分析平台的主要应用领域，同时新兴行业如医疗健康、物联网等也将迎来快速发展。
四、发展机遇与挑战1.政策利好中国政府多次出台政策支持大数据行业发展，为大数据分析平台提供了良好的发展环境和政策支持。
2.数据安全与隐私问题随着大数据时代的到来，数据安全和隐私问题成为了大数据分析平台发展面临的重要挑战。
平台企业需要加强数据安全保护，建立完善的数据隐私管理机制。
3.技术创新和人才培养大数据分析平台行业的发展离不开技术创新和人才的培养。
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数据交易的经济价值
建立⼤大数据交易所的可研分析
中关村⼤大数据交易产业联盟副秘书长
北京铭科实创科技有限公司CEO
刘铭
⼤大数据时代背景
数据交易所的定位
数据交易所的产品与服
务
数据交易所的建设途径
数据时代⼤大背景⼤大数据的资产积累
⼤大数据的价值模式
⼤大数据的变现途径
⼤大数据的⾦金融属性
2013 年中国产生的数据总量超过0.8ZB （相当于8亿TB ），2 倍于2012 年，相当于2009 年全球的数据总量，预计到2020 年，中国产生的数据总量将是2013年的10倍，超过8.5ZB
数千亿网页
几十亿次搜索/天
交易数据、商家数据
社交、游戏数据
用户上传数据
BAT 代表的互联网公司
1000PB
100PB
30PB
100PB
上网记录、通话信息、位置
银行开户、交易
智能电表、水表
电信、金融、电力
10PB
30PB
公共安全、医疗、交通
实时摄像
300PB/Y
交通运行调度
医疗影像、档案
100PB/Y
气象、教育、地理、政务
商业、制造、农业、流通
生产数据
设计数据
监控数据
金融税务教育等
政府智慧城市
卫星预报
200PB
10PB
数据资产蕴涵巨大的商业和社会价值
3000亿美元——美国智慧医疗年度潜在价值
2500亿欧元——欧洲公共管理的潜在年度价值6000亿美元——服务提供者利用全球个人位置数据可获得潜在的消费者年度盈余
60％的增加——零售商利用大数据可获得的运营利润50%的减少——制造业设备装配成本
数据的间接价值通过应用体现
数据源（交易、科研、互动、传感）
数据获取和治理
数据存储
计算处理
分析和可视化
数据驱动的决策数据直接变现
行业案例
银⾏行⼤大数据框架电⼦子商务⾏行业客户画像
追求全样
数据的准确性数据交易求购有效
的数据模型应用交易完成对目标物的⼤大数据评估
成果交易
大数据的标的物体现在材料和工艺两方面
数据
货币
•所有权转移•使用权授权
股权
•数据融资•数据众筹
债权
•数据抵押
大数据的金融属性
大数据的资产属性具备和金融产品绑定的天然特性
数据可与多种⾦金融产品交易模式绑定，形成新的数据⾦金融产品
建立数据交易体系是⼤大势所趋符合时代特征
具备良好的实操性
有⼴广阔的市场前景和带动能⼒力
⼤大数据时代背景数据交易所
的定位
数据交易所
的产品与服
务
数据交易所
的建设途径
职能定位
建设面向未来10年的数据交易服
务平台
数据商品化数据资产化
数据证券化
现在-‐20172017-‐2018
2019-‐
不同阶段的职能职责
市场建立阶段
规模化市场阶段
⾦金融化阶段
培养数据商品化概念
建立公平公正交易环境
培育上下游市场主体
自建或培育第三⽅方服务机构
标准化、形成市场联盟
培育相应的⾦金融衍⽣生品市场
形成相应的⾏行业指数
①培育数据、应用、成果的交易环境。
建立数据交易理念，形成区域性的数据交易组织，诞⽣生相应的数据产品设计和实现的上下游企业。
②建立市场的规范化支撑。
形成围绕市场进⾏行服务的第三⽅方机构，建立更⾼高级别的市场合作机制
②建立完善⾦金融服务体系
形成⾦金融对于数据市场的推动⼒力，完成产品设计和⾏行业指数等⼯工作。
国内其他实践
中关村⼤大数据交易平台
•综合的线上数据交易平台，提供API
类的数据使用权交易
贵阳⼤大数据交易所
•开放30多种数据的交易，以线下交
易所作为主要模式
北京等多地政府数据开放平台
•提供政府类数据的下载与部分交易
产业定位
以数据为桥梁、以交易促合作
作为新兴⾏行业帮助传统⾏行业转型升级的帮⼿手作为创业企业建立业务基础的助⼿手
作为信息产业惠民地⽅方的推⼿手
产业定位
以基础服务商的定位建立新型的数据应用生态体系
数据应用层数据分析层数据存储层数据收集层
数据应用层数据分析层数据存储层数据收集层
传统⼤大数据应用⽣生态⾦金字塔
数据时代应用⽣生态⾦金字塔
保留数据资源的同时充分利用外部资源
产业服务1：
作为新兴⾏行业帮助传统⾏行业转型升级的帮⼿手•数据交易服务可以帮助传统企业更快的引⼊入优质⾼高新业务服务•业务模式：数据开放、数据招标
•与传统模式的区别：通过共性的数据交易平台，解耦数据和应用，将数据应用变成APP商店，⽅方便引⼊入和更换
传统企业
软件产品/云服务数据
应用
传统企业
软件产品/云服务
数据
应用传统IT 时代的应用模式
数据交易时代的应用模式
数据和应用绑定
企业⽆无法积累数据资产
数据和应用分离
企业完成数据资产积累⾏行业软件APP 化完成
软件产品/云服务数据
应用
软件产品/云服务
应用软件产品/云服务
应用
数据数据数据
产业服务2：
作为创业企业建立业务基础的助⼿手
•数据交易服务可以帮助创业企业更快的获得⾏行业资源
•业务模式：数据资产股权投资、数据招标、数据创业
•与传统模式的区别：创业企业普遍缺乏⾏行业积累，相关的流通措施不畅、数据交易可以弥补相关的缺点，建立⼀一种数据普惠机制
产业服务2：
作为创业企业建立业务基础的助⼿手建立多种以数据交易为基础的投融资及创业服务
数据资产股权
投资
以数据作为⼤大企业投资创新企业的资产帮助创新企业成长
数据招标
以数据作为标的物支
持小企业在⼤大企业数
据基础上完成创业
数据创新创业
支持内部和外部在⼤大
数据基础上的创新创
业
产业服务3：
作为信息产业惠民地⽅方的推⼿手
•数据交易服务可以推动信息产业更⾼高效的向地⽅方落地
•业务模式：区域数据交易所、数据应用商店
•与传统模式的区别：标准化的数据商品支持更灵活的数据应用模式，⽅方便传统企业应用⾼高新的数据模型，产⽣生更⼤大的数据价值
产业服务3：
作为信息产业惠民地⽅方的推⼿手信息惠民中对数据开放工作的政策要求
利用互联网和移动互联网，通过门户网站、微门户、微博、微信等多种方式推进政务信息公开
推进信息资源公开化、透明化，形成促进信息共享的监督机制，推进国家公共信息资源实现有效和安全共享
⼤大数据时代背景数据交易所
的定位
数据交易所
的产品与服
务
数据交易所
的建设途径
业务架构设计
建立服务周边企业的数据交易服务中心
咨询服务
•数据资产管理咨询•数据资产评估服务托管服务
•数据资产托管服务•数据应用托管服务
产业对接服务
•数据招投标服务
•数据开放（买卖）服务•数据置换服务
•数据孵化服务
培训服务
•数据资产管理培训
•数据资产应用培训数据交易所
咨询服务
帮助建立数据资产化管理的知识体系、技术体系
面向IT 支撑
形成数据资产化管理的⽅方法论进⾏行数据资产管理的技术选型
面向业务部门
形成数据资产名录
建立数据和业务的关联关系
面向企业管理者
形成“数据=资产”的认知
建立数据资产化管理的愿景
托管服务
建立区域数据资产管理的大数据基础设施
•
以⼤大数据技术为支撑，为区域公司提供⾼高可用的数据资产托管中⼼心
⼀一般性托管
数据托管数据灾备
保密性托管
应用沙盒数据隔离
交易性托管
买卖交割使用权开放
产业对接服务
为区域内外数据资产上下游企业建立对接渠道
数据持有企业
数据技术企业
数据标准企业
数据交易所会员体系
数据咨询企业
标准服务
数据需求咨询服务
应用需求数据供应技术服务数据需求
•认知模型
•重新从数据资产化的角度看到企业IT 服务整合，形成资源观
•
操作⽅方案
•
建立数据资产管理、操作的操作⽅方案
培训服务
协助上下游企业完成内部知识体系建立
⼤大数据时代背景数据交易所
的定位
数据交易所
的产品与服
务
数据交易所
的建设途径
区域落地
•落地区域数据交易服务中⼼心，形成落地点
产业先⾏行
•构建周边企业的服务能⼒力，形成会员体系
⼤大企业带动
•以重点企业为突破⼝口，形成数据资产管理示范点
引⼊入资源
•引⼊入优质⼤大数据企业服务，形成数据价值链
形成辐射效应
谢谢关注
M-ink数据资产管理平台。